1.了解情況
  老師現(xiàn)場(chǎng)了解學(xué)員基本情況
  2.報(bào)告評(píng)估
  專(zhuān)業(yè)老師評(píng)估報(bào)告,提供學(xué)習(xí)建議
  3.規(guī)劃方案
  根據(jù)報(bào)告制定培訓(xùn)計(jì)劃
  4.階段測(cè)評(píng)
  階段性測(cè)試,分析學(xué)員接受能力和實(shí)操能力,查找盲點(diǎn)
  5.全程輔導(dǎo)
  隨時(shí)隨地快速解答,課堂、電話、微信群、全方位跟蹤答疑
  6.簽定協(xié)議
  學(xué)員享有一切培訓(xùn)知情權(quán)
  7.課程解說(shuō)
  針對(duì)學(xué)員實(shí)際基礎(chǔ),推薦合適培訓(xùn)課程
  8.適時(shí)調(diào)整
  根據(jù)測(cè)試結(jié)果,適時(shí)調(diào)整課程進(jìn)度,適時(shí)交流溝通,提高學(xué)習(xí)效率
  9.指導(dǎo)
  一對(duì)一輔導(dǎo),了解學(xué)員需求,推薦合適的公司,進(jìn)行
  10.回訪
  關(guān)注學(xué)員情況,輔導(dǎo)后工作中遇到的問(wèn)題

  階段
  將讓學(xué)員全面了解并掌握Hadoop的架構(gòu)原理和使用場(chǎng)景,并通過(guò)貫穿課程的項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)鍛煉,從而使學(xué)員可以獨(dú)立規(guī)劃及部署生產(chǎn)環(huán)境的Hadoop集群,掌握Hadoop基本運(yùn)維思路和方法,對(duì)Hadoop集群進(jìn)行管理和優(yōu)化;同時(shí)熟練使用Hadoop進(jìn)行MapReduce程序開(kāi)發(fā);
  第二階段
  讓學(xué)員認(rèn)識(shí)并掌握數(shù)據(jù)挖掘利器——R軟件的強(qiáng)大功能,通過(guò)綜合案例,以實(shí)際操作演練的方法讓學(xué)生進(jìn)步掌握數(shù)據(jù)挖掘及R軟件強(qiáng)大的圖表呈現(xiàn)功能。課程還涵蓋了分布式計(jì)算領(lǐng)域的常用算法介紹,幫助學(xué)員為企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)方面體現(xiàn)自身價(jià)值。

  Hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)課程大綱
  部分:技術(shù)儲(chǔ)備階段
  第二部分:Hadoop以及相關(guān)模塊實(shí)操
  R語(yǔ)言數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)課程大綱
  部分:R語(yǔ)言基礎(chǔ)入門(mén)
  第二部分:R語(yǔ)言基本方法
  第三部分:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖據(jù)

  1.技術(shù)不到位
  數(shù)據(jù)一多,難點(diǎn)就多,容易錯(cuò)漏百出
  2.掌握技術(shù)
  精細(xì)講解,了解理論基礎(chǔ),即可掌握技術(shù)要點(diǎn)
  3.邏輯思維差
  找不到結(jié)論,看不懂?dāng)?shù)據(jù),排不掉無(wú)關(guān)
  4.數(shù)據(jù)敏感度低
  數(shù)據(jù)量少,無(wú)規(guī)律的看數(shù)據(jù)
  5.項(xiàng)目操作經(jīng)驗(yàn)少
  沒(méi)有什么實(shí)際的項(xiàng)目操作經(jīng)驗(yàn)
  6.增強(qiáng)邏輯
  練習(xí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)的能力,有效增加邏輯性
  7.積累敏感度
  多看數(shù)據(jù),多積累不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)
  8.項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
  由淺入深,提高項(xiàng)目操作技能